本文選題：聚類 + K-means算法��； 參考：《統(tǒng)計與決策》2017年19期

【摘要】：文章回顧了經(jīng)典的K-means算法,分析了其存在的兩個突出缺點:無法自行確定聚類數(shù)k和對初始聚類中心點十分敏感。受光電效應(yīng)實驗中電子束在反向電場中的串行規(guī)律啟發(fā),提出了基于捕獲流動中心試點的自適應(yīng)確定聚類數(shù)目的K-means算法,該算法模擬電子束在異性電子云中的串行,令數(shù)據(jù)點簇捕獲流動的聚類中心試點,來消除多余的初始聚類中心,從而達到解決K-means算法的存在的缺陷問題。實驗表明,該算法具有很強的自行確定聚類數(shù)的能力,也大大降低了對初始聚類中心選擇的敏感度。
[Abstract]:In this paper, we review the classical K-means algorithm, and analyze its two outstanding shortcomings: the inability to determine the clustering number k and the sensitivity to the initial clustering center point.Inspired by the serial rule of electron beam in reverse electric field in optoelectric effect experiment, this paper presents an adaptive clustering algorithm based on trapping flow center experiment, which simulates the serial of electron beam in anisotropic electron cloud.In order to eliminate the superfluous initial clustering centers, the data clusters are used to capture the flow clustering centers in order to solve the defects of the K-means algorithm.The experimental results show that the algorithm has a strong ability to determine the number of clusters and greatly reduces the sensitivity of the initial cluster center selection.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金資助項目(2016000346)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1772729